摘要：
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于mahout python学习的问题，于是小编就整理了2个相关介绍mahout python学习的解答，让我们一起看看吧。学习大... 大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于mahout python学习的问题，于是小编就整理了2个相关介绍mahout Python学习的解答，让我们一起看看吧。
学习大数据要有哪些预备知识？
谢邀请。
大数据包括两个层次，一是数据分析，二是技术实现。如果是做数据分析，需要掌握概率统计，时间数列分析，组合最优化，模糊数学，数字信号处理，数据结构，计算等内容，主要是数学。如果是做技术实现，则需要掌握数据库，一些算法语言及工具。这两者最好都能有所了解。
大数据产业链围绕数据展开，有数据***集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用，涉及到诸多学科的综合使用，不同的岗位需要的基础知识也不尽相同。下面我以大数据工程师岗位，粗粒度的介绍一下大数据的基础知识。
第一，操作系统知识。大数据平台往往搭建在Linux操作系统之上，所以大数据工程师要有LINUX系列操作系统的知识。
第二，数据库基础。大数据一个重要的内容是数据存储，要掌握传统数据库知识，包括建库、建表、sql语句的使用等等。当然在学习大数据的时候还要学习Nosql数据产品。
第三，网络基础。大数据的数据来源于网络，尤其是物联网系统，所以掌握网络基础知识对学习大数据来说非常重要。
第四，程序设计基础。在大数据领域使用比较广泛的编程语言有Python、R、Java、Scala等语言，这些编程语言也是比较常见的，所以掌握其中一门语言对学习大数据来说是至关重要的。
第五，算法基础。大数据分析需要使用到很多算法，学习大数据要了解常见的算法，比如k近邻、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、回归等。
我目前在带大数据团队，对大数据领域比较熟悉，我会陆续在头条上写一些关于大数据方面的科普文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会有所收获。
如果有大数据方面的问题，也可以咨询我。
谢谢！
学习大数据需要的预备知识，其实也没有大家想象的那么多，接触过大数据技术的人都是知道，在大数据开发中用到的一些组件许多底层的一些知识都是用JAVA语言进行开发的，所以，这也是导致现在的大数据开发培训的课程很多都是以J***a语言的学习开始的。
这里既然提到了学习大数据要预备哪些知识，我感觉需要预备的知识那就是最好有一些掌握J***a相关的一下技术知识，当然，最好是能够在J***a开发行业有一定的工作经验的人是更好的。
如果，是零基础的学员大家也不用过于担心害怕，因为现在的大多数的培训机构都是针对于这样的学员设计的大数据开发培训课程，只要是达到了大数据学习需求的学历和一定的思维逻辑的考察，那么学习大数据也是没有任何问题的。
大数据主要学习哪些内容？
大数据作为当下互联网编程语言培训热门明星学科，大数据培训需要学习的内容很多，培训学习除了会有大数据技术知识的学习，同时还会在学习的过程中阶段性的插入一些相关[_a***_]项目进行实操学习，大数据主要的学习内容为：
1、基础部分：J***A语言 和 LINUX系统。
2、大数据技术部分：HADOOP、HIVE、OOZIE、WEB、FLUME、PYTHON、HBASE、KAFKA、SCALA、SPARK、SPARK调优等，覆盖前沿技术：Hadoop,Spark,Flink,实时数据处理、离线数据处理、机器学习。
3、实训项目：一般包括J***A项目，大数据项目，企业大数据平台等，大数据企业的商业项目直接为学员所用，一线大牛工程师亲自指导实战开发，业务覆盖电商、在线教育、旅游、新闻、智慧城市等主流行业，全程贯穿项目实战。
另外，在选择大数据培训机构时，要选择专业做大数据的，还要考虑机构的课程设置、讲师团队、硬件设施、实训项目等多方面条件。
2020大数据学习路线图：
我有幸做了七八年的大数据吧，从技术角度谈谈自己的看法，大数据都有哪个领域，都需要学习什么技术。
第一，首先要把这些大数据都可靠的存储起来，经过多年的发展，hdfs已经成了一个数据存储的标准。当然还有其他的存储，比如kudu，hbase等，都是适合不同领域的存储。
第二，既然有了这么多的数据，我们可以开始基于这些数据做计算了，于是从最早的MapReduce到后来的hive，spark，都是做批处理的。
第三， 由于像hive这些基于MapReduce的引擎处理速度过慢，于是有了基于内存的olap查询引擎，比如impala，presto。
第四，由于批处理一般都是天级别或者小时级别的，为了更快的处理数据，于是有了spark streaming或者flink这样的流处理引擎。
第五，由于没有一个软件能覆盖住所有场景。所以针对不同的领域，有了一些特有的软件，来解决特定场景下的问题，比如基于时间序列的聚合分析查询数据库，inflexdb opentsdb等。***用预聚合数据以提高查询的druid或者kylin等，
第六，还有其他用于数据削峰和消费订阅的消息队列，比如kafka和其他各种mq
第七，还有一些其他的组件，比如用于***管理的yarn，协调一致性的zookeeper等。
第八，由于hdfs 处理小文件问题不太好，还有为了解决大数据update和insert等问题，引入了数据湖的概念，比如hudi，iceberg等等。
第九，业务方面，我们基于大数据做一些计算，给公司的运营提供数据支撑。做一些推荐，给用户做个性化推荐。机器学习，报警监控等等。
纵观近几年的互联网发展趋势，看到大数据被炒得火热，也想要涉足大数据领域，学习一些大数据技术。技术很重要，人才自然是不可或缺的，想要你想成为的大数据技术人才，就必须要经历学习技术的枯燥乏味的过程。
首先你需要先认识到一个问题，想要涉足大数据领域，肯定是有一定难度的，但有句话说的好“当你感觉特别累的时候，也就是说明你在走上坡路”。虽然困难，但只要你想学习，万事皆有可能。
要找准自己的定位，先了解自己的实力，然后从容应对以后的学习途径。对于大数据技术自己是真的喜欢吗?面对冗杂的代码，复杂的数据，自己是否能奈的住性子一直坚持下去?自己之前接触过大数据技术吗?之前接触过编程知识吗?是否已经熟练掌握了一门编程语言?
现实中就业危机的问题依然严峻，紧绷的神经时刻提醒着要不断的提升自己。学习的越多，越能够感受到知识海洋的浩瀚。相比于将大量零碎的技术名词缩写塞进昏沉的大脑，手指无意识地敲出几行代码，培养以计算机思维解决问题才是更重要的。
“工欲善其事，必先利其器”，不断涌现的新技术，本质上是新工具对旧工具的迭代更新，如果我们不能掌握其中的规律，很容易浮于表层，难以触类旁通，在很多非科班出生的同学身上，这个问题尤其明显。
数据结构，概率论，线性代数，设计模式，这些子学科是构成大数据技术的坚强基石，是前人无数智慧的结晶。
至于具体要用什么样的方式来学大数据，这个主要是看自己的选择了，专业的学习方式会帮助更快进入学习氛围中，再就是看自己的学习能力和感兴趣程度了。
到此，以上就是小编对于mahout python学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于mahout python学习的2点解答对大家有用。
